Personnalisez vos expériences client
La capacité à offrir des expériences numériques plus sophistiquées a évolué au fil du temps, tout comme les attentes et la demande des clients qui souhaitent recevoir une expérience plus personnalisée de la part des marques avec lesquelles ils s'engagent dans le commerce de détail, les médias et le divertissement, les voyages et l'hôtellerie, et bien plus encore. Les consommateurs s'attendent aujourd'hui à des expériences en temps réel et organisées sur les canaux numériques lorsqu'ils étudient, achètent et utilisent des produits et des services.
Le machine learning (ML) peut aider les organisations à offrir des expériences hautement personnalisées, permettant l'amélioration de l'engagement client, de la conversion, des revenus et des marges, ainsi qu'à se démarquer dans ce monde numérique.
AWS propose des solutions de machine learning qui offrent à vos clients des expériences personnalisées de meilleure qualité sur les canaux numériques, toutes adaptées à vos besoins métier.
Avantages
Offrez de meilleures expériences personnalisées
Résolvez des problèmes courants tels que le « biais de popularité » (qui consiste pour simplifier à présenter à un client les produits ou les contenus les plus populaires) et le « démarrage à froid » (où aucun utilisateur, article ou historique de contenu n'existe), qui altèrent l'expérience client et sa capacité à découvrir de nouveaux articles ou contenus dans le catalogue d'une organisation.
Améliorer l'engagement client
Améliorez l'engagement et la conversion en offrant des expériences client dynamiques et des recommandations de produits ou de contenus optimales en utilisant une combinaison de données d'activité utilisateur en temps réel et d'informations sur le profil utilisateur.
Personnaliser chaque point d'accès
Intégrez facilement la personnalisation à vos sites Web, à vos applications, à vos SMS et à vos systèmes existants de marketing par e-mail, pour offrir une expérience client unique sur tous les canaux et appareils.
Témoignages de clients
ResMed fournit des appareils et des masques de pression continue pour les personnes souffrant d'apnée du sommeil, de bronchopneumopathie chronique obstructive et d'autres troubles du sommeil. Cet équipement connecté au cloud recueille des données sur les habitudes de sommeil des patients et les partage avec eux à travers l'application myAir de ResMed. ResMed a utilisé Amazon SageMaker pour développer rapidement la solution AI/ML IHS qui permet de personnaliser le traitement du sommeil pour plus de 18,5 millions de patients dans le monde.
« Avant d'adopter SageMaker, tous les utilisateurs de myAir recevaient les mêmes messages de l'application au même moment, quel que soit leur état de santé. Nous avons profité des fonctionnalités de SageMaker pour entraîner des pipelines de modèles et choisir des types de déploiement, notamment des inférences en temps quasi-réel et par lots, afin de fournir un contenu sur mesure qui a contribué à faciliter une thérapie plus personnalisée. »
Badri Raghavan, vice-président pour l'IA et le ML – ResMed
« Nous nous concentrons sur la manière dont nous pouvons utiliser les données pour personnaliser et améliorer l'expérience en ligne des fans pour nos clients grâce à la plateforme Pulselive. Avec Amazon Personalize, nous fournissons désormais aux fans de sport des recommandations personnalisées grâce au machine learning. Nous ne nous considérons pas comme des experts en machine learning, mais nous constatons que Personalize était simple et que l'intégration a été effectuée en quelques jours. Pour l'un de nos clients, un club de football européen de premier plan comptant des millions de supporters dans le monde, nous avons immédiatement augmenté la consommation de vidéos de 20 % sur son site Web et son application mobile. Leurs fans adoptent clairement les nouvelles recommandations. Grâce à Amazon Personalize, nous serons en mesure de repousser encore plus loin les limites de la création d'expériences personnalisées basées sur des données individuelles pour les fans de sport du monde entier. »
Wyndham Richardson, Directeur général et Cofondateur de Pulselive
Cencosud est une entreprise de vente au détail multinationale, la plus grande au Chili, et la troisième classée en Amérique latine.
« Cencosud a choisi Amazon Personalize pour optimiser l'expérience d'achat en ligne de ses clients, en recommandant des produits qui stimulent l'engagement des utilisateurs. Grâce à Amazon Personalize, Cencosud a été en mesure de développer rapidement une solution de personnalisation fondée sur le machine learning, capable de s'adapter à plusieurs types de secteurs d'activité. Cette dernière a généré une augmentation de 600 % des taux de clics et une augmentation de près de 26 % de la valeur moyenne des commandes par rapport à l'ancienne approche non-ML. La capacité de mise à l'échelle et les accomplissements possibles grâce à ce service, ainsi que la possibilité de tester sans devoir mettre au point des projets imposants et onéreux, nous ont incités à choisir Amazon Personalize. »
Javiera Valenzuela Rivera, directrice des recettes de la direction de l'entreprise, Cencosud
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L'éditeur mondial de logiciels Autodesk souhaitait aider les professionnels de l'architecture, de l'ingénierie et de la construction à travailler plus rapidement et plus efficacement lorsqu'ils utilisaient son logiciel Autodesk AutoCAD pour la conception assistée par ordinateur. Autodesk a pu accroître l'efficacité de ses utilisateurs en leur fournissant des recommandations proactives de commandes et de raccourcis grâce à Amazon SageMaker.
« Nous avons multiplié par 10 le nombre d'informations en utilisant le machine learning sur AWS. »
Ashish Arora, directeur de l'ingénierie – Autodesk
« Les valeurs de Zalando sont la qualité de l'expérience client, la rapidité, l'esprit d'entreprise et la responsabilisation. Nous avions décidé d'uniformiser nos charges de travail de machine learning sur AWS afin d'améliorer l'expérience client, de donner à notre équipe les outils et les processus nécessaires pour être plus productive, et de faire bouger les lignes dans notre secteur d'activité. Grâce à Amazon SageMaker, Zalando peut mieux gérer les campagnes, générer des tenues personnalisées et offrir de meilleures expériences à ses clients. Cette solution à technologie AWS a entraîné une amélioration de 20 % de la productivité de nos ingénieurs et spécialistes des données. »
Rodrigue Schäfer, Directeur de la fondation numérique – Zalando
« Chez Zappos, nous améliorons considérablement l'expérience de vente en ligne de nos clients à l'aide de solutions d'analyse et de machine learning qui nous permettent de personnaliser la taille et les résultats de recherche pour chaque utilisateur tout en maintenant une expérience utilisateur fluide et réactive. Grâce à Amazon SageMaker, nous pouvons prédire la taille des chaussures des clients. AWS est notre entreprise standard pour le ML et l'IA, car les services AWS permettent aux ingénieurs de se concentrer sur l'amélioration des performances et des résultats plutôt que sur les frais d'exploitation de DevOps. »
Ameen Kazerouni, Responsable de la recherche et des plateformes de machine learning – Zappos
Cas d'utilisation
Améliorer l'expérience de l'utilisateur
Personnalisez chaque point de contact en intégrant des recommandations très pertinentes et contextualisées à votre site web, votre application, etc.
Obtenir des informations précieuses et un retour sur investissement rapide
Innovez plus rapidement grâce au machine learning pour créer rapidement un engagement significatif de l'utilisateur tout en réduisant le temps nécessaire à l'intégration de la personnalisation dans votre expérience client.
Optimiser les recommandations en fonction des objectifs de l'entreprise
Reclassez les recommandations d'articles pour atteindre des objectifs commerciaux tangibles tels que le chiffre d'affaires, les opportunités de vente incitative et croisée, les nouveaux articles et le temps passé sur un site.
Faciliter la découverte d'articles par les clients
Donnez aux utilisateurs la possibilité de trouver rapidement de nouveaux produits, des offres, des articles, du contenu et des promotions.
Personnaliser les résultats de recherche
Ajoutez des recommandations personnalisées basées sur les résultats de recherche et les préférences de l'utilisateur.
Améliorer les communications marketing
Personnalisez les notifications push et les e-mails marketing pour augmenter la conversion du trafic. Vous pouvez également personnaliser les placements publicitaires.
Augmenter la taille moyenne du panier
Faites apparaître en temps réel les articles pertinents ou en vogue susceptibles d'augmenter la valeur globale de la commande pendant les achats, la navigation ou au moment du paiement.
Cibler les utilisateurs avec plus de précision
Améliorez l'engagement en créant une segmentation intelligente des utilisateurs basée sur l'affinité d'un utilisateur envers des articles spécifiques ou des attributs d'articles.
Optimiser la valeur de vos données
Accédez à des informations précieuses contenues dans les descriptions d'articles, les commentaires ou d'autres textes non structurés afin d'améliorer la précision des recommandations.
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Ressources
Proposez à vos clients des recommandations personnalisées en temps réel grâce au machine learning
Amazon Personalize peut désormais créer des recommandations jusqu'à 50 % meilleures pour les catalogues de nouveaux produits et de contenus inédits qui évoluent rapidement
Comment dely utilise Amazon SageMaker pour fournir des recommandations de recettes personnalisées